在粤港澳顶级AI金融论坛，与杨强教授面对面丨CCF-GAIR

「工业界更加关心落地的需求，而学术界更关注展望与前景相关的内容。」这是杨强教授在两年前CCF-GAIR大会前夕向雷锋网谈到的观点。他认为，工业界与学术界能拥有CCF-GAIR这样一个平台进行观点碰撞，是挺有意义的一件事情。

CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰会，如今已经走过四个年头，是大湾区唯一一个连续举办四年的AI大会。CCF-GAIR由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会，旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。

作为第三次莅临 CCF-GAIR 著名专家，杨强教授的每次出席，均为与会者和行业带来指导意义深远的技术理念。在首届CCF-GAIR大会现场，杨强教授发表了题为《人工智能成功的几个必要条件》主题演讲。彼时，深度学习刚刚在产业界落地应用，不少行业内遇到了如何在数据量稀缺的场景下进行深度学习的难题，当时杨强教授主张迁移学习，他向与会者讲解一种三明治式的三层结构：递归深度学习+强化学习学习器+迁移学习。这种结构有利于将大数据环境下训练的模型迁移到小数据环境中使用。

图为杨强教授在CCF-GAIR 2016大会现场进行主题演讲

回忆起2016年的CCF-GAIR大会，杨强教授表示印象最深的一点在于与会者人数很多，且交流的热情非常高涨。据组委会统计，CCF-GAIR 2016共邀请了8位顶尖学术院士、25家前沿创新企业、100位技术创新领袖参与，并吸引超过1200位行业精英到现场交流，是一场融合了产业界与学术界的盛会。

2017年2月，杨强教授做客雷锋网在AAAI 2017旧金山会场举办的华人沙龙。作为AAAI Fellow、AAAI时任执委，杨强教授与30余位AI学者、业内人士亲密畅谈。杨强教授谈到，他第一次参加AAAI是1990年，那期会议有个激动人心的题目是逻辑——非单调逻辑，当时研究人工智能以及概率的人群是极少的，更多的人在研究逻辑，现在情况完全不同，已经是机器学习的天下了。

图为杨强教授在AAAI雷锋网(公众号：雷锋网)华人沙龙现场分享

同年7月，杨强教授以大会程序委员会主席的身份助力CCF-GAIR，并在「AI学术前沿」Session担纲主持人，同场嘉宾包括计算机视觉与机器人泰斗级人物金出武雄等人。

在当天上午的大会现场，潘云鹤院士提出「工业先行」的概念，杨强教授认为，这对学术界是一个很大的启发，而他本人也是这样身体力行的。当时，作为第四范式联合创始人兼首席科学家，杨强教授不止一次提到对AI在金融领域落地的看好。

杨强教授告诉雷锋网，看好AI金融主要有三个原因。首先在数据方面，由于金融行业存在监管要求，所有数据需报备，因此数据全面，状况良好。其次，金融领域的竞争比较直接，如果比竞争对手快一秒，或是正确率多1%，市场份额可能就会发生根本性的改变。第三，金融领域的链条比较短，没有实体经济的「摩擦力」，从得到反馈到系统更新的整个过程链条非常短，因此做端到端的机器学习相对容易。

事实上，杨强教授也确实坚定地深耕金融领域AI技术。如今，作为微众银行首席AI官，杨强教授正致力于通过联邦学习的方式解决机器学习过程中数据隐私保护、满足合法合规要求等问题。

图为杨强教授在CCF-GAIR 2017大会现场进行主题演讲

7月12-14日，CCF-GAIR 2019将在深圳福田香格里拉举办，大会首日主论坛，杨强教授将以IJCAI理事会主席的身份出席「华人AI顶会主席」圆桌，与CVPR、ICCV、ACL、ICRA的四大华人主席张正友、马颂德、周明、陈义明，共同探讨未来中国人工智能的发展方向。这也是AI各个学科的国际顶会华人主席首次聚首，意义重大。

在随后的7月13日上午，杨强教授将在「AI金融专场」为大家分享金融领域最前沿的AI技术应用。

现场，除杨强教授外，京东数科生态中心信用管理部总经理 & ZRobot CEO乔杨、平安寿险总部人工智能研发团队总经理沈剑平、阿博茨科技创始人兼CEO杨永智等人将带来主题演讲，另有数位更重磅嘉宾将在下周揭晓。 

AI金融专场，致力于打造闭环型技术/产品论坛，每个演讲只筛选不同细分领域极具代表性的专家，只围绕AI金融的一个单点技术/产品维度展开，进行深度分享，从金融交互层的人脸识别、NLP技术，到金融决策层的风控、反欺诈、知识图谱等，为AI金融从业者建立更系统的专业认知。

本届CCF-GAIR将延续往年的强大阵容，提供13个专场，包括人工智能前沿专场、中国人工智能四十年纪念专场、机器人前沿专场、智能交通专场、5G & AIoT专场、AI 芯片专场、AI 金融专场、类脑计算专场、智慧城市专场、智能商业专场、智慧教育专场、AI 医疗专场、智慧城市·视觉智能专场。

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